JP2022135188A

JP2022135188A - 走行支援装置

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Publication number: JP2022135188A
Application number: JP2021034827A
Authority: JP
Inventors: 裕也田中; Yuya Tanaka; 聡松田; Satoshi Matsuda; 至貴深澤; Noritaka Fukazawa
Original assignee: Hitachi Astemo Ltd
Current assignee: Hitachi Astemo Ltd
Priority date: 2021-03-04
Filing date: 2021-03-04
Publication date: 2022-09-15
Also published as: WO2022185575A1

Abstract

【課題】複数の異なる危険度指標で物標を扱う必要がある複数の走行支援アプリケーションを対象とした走行支援装置において、処理負荷の増加を抑制しつつ、複数の走行支援アプリケーションに提供する物標情報を不足なく提供し、車両走行を好適に制御することのできる走行支援装置を提供する。【解決手段】車両周辺の物標に関する物標情報に基づき複数の異なる条件で危険度を算出する危険度算出部B005と、前記複数の異なる条件で算出した複数の危険度に紐づく格納領域に前記物標情報を出力する物標情報出力部B007と、前記複数の危険度に紐づく複数の格納領域内の前記物標情報に基づき制御対象とする物標情報を決定する制御対象物標決定部B008と、前記制御対象物標決定部B008からの物標情報に基づき前記車両を制御する車両制御部B009と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、異なる種類のセンサからの複数物標情報の統合を低負荷で処理するための走行支援装置に関する。

自動車の走行支援では、自車周辺の物標をセンサで認識し、それに従って制御量を演算し、自車走行の制御を行う。物標を検知するためのセンサは、レーダ、カメラ、ソナー、レーザレーダなど多岐にわたる。これらのセンサは、検知範囲、検知可能な物標、検知精度、価格などの条件が様々であるため、目的に応じて複数のセンサを組み合わせ、センサ単体の弱点を補うように物標情報を統合して活用する流れにある。しかし、取り扱う物標数が増加すると統合の処理負荷に依存してECUの処理性能の向上が必要となるため、統合処理の負荷低減が必要である。

カメラセンサ内の処理時間を短縮し、早期に危険度が高い物標を検出する先行技術文献として特許文献1がある。特許文献1の図1に開示された技術は、自車両周辺を撮像した撮像画像、自車両の走行状態を示す情報、及び自車両の周辺状況を示す情報を取得し、取得した情報に基づいて、歩行者が存在する可能性のある危険領域及びその危険領域の領域危険度を推定し、危険領域とその危険領域内に存在すると仮定した歩行者の姿勢との関係に基づいて、姿勢毎の姿勢別危険度を推定し、領域危険度と姿勢別危険度とを乗算して、危険領域×姿勢の総合的な危険度を推定する。総合的な危険度の高い順に危険領域×姿勢に優先度を付与し、優先度順に危険領域×姿勢を選択して危険領域×姿勢の危険領域に対応する撮像画像上の探索範囲からウインドウ画像を抽出し、選択した危険領域×姿勢の姿勢に対応する識別モデルとウインドウ画像とを比較して歩行者か否かを識別する。これにより、ドライバにとって危険度の高い対象物を早期に精度良く検出する。

特開２０１１－２５７９８４号公報

しかしながら、特許文献1では、危険領域×姿勢の総合的な危険度に基づいて物標を検出しているため、1つの総合的な危険度ではない別の危険度指標で物標を検出する必要がある走行支援アプリケーションも走行支援装置に搭載される場合は、不足なく物標を検出できない問題がある。

本発明は、上述した問題を解決するため、複数の異なる危険度指標で物標を扱う必要がある複数の走行支援アプリケーションを対象とした走行支援装置において、処理負荷の増加を抑制しつつ、物標情報を不足なく提供し、車両走行を好適に制御することのできる走行支援装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明の走行支援装置は、車両周辺の物標に関する物標情報に基づき複数の異なる条件で危険度を算出する危険度算出部と、前記複数の異なる条件で算出した複数の危険度に紐づく格納領域に前記物標情報を出力する物標情報出力部と、前記複数の危険度に紐づく複数の格納領域内の前記物標情報に基づき制御対象とする物標情報を決定する制御対象物標決定部と、前記制御対象物標決定部からの物標情報に基づき前記車両を制御する車両制御部と、を備える。

本発明によれば、走行支援アプリケーションが必要とする物標情報を不足なく提供でき、かつ統合処理の物標数を削減できるため、統合処理の負荷低減が可能となり、ECUのコストアップを抑止する効果が得られる。

上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

本発明の実施例1の走行支援装置B003を含む走行支援システムの構成図である。走行支援装置B003のフローチャートである。走行支援装置B003の物標情報処理部B006の構成図である。物標情報処理部B006の入力処理物標選択部101のフローチャートである。物標情報処理部B006のアソシエーション部102のフローチャートである。物標情報処理部B006の統合処理部103のフローチャートである。物標情報処理部B006の予測更新部100のフローチャートである。物標情報処理部B006の統合更新部104のフローチャートである。物標情報処理部B006の出力処理物標選択部105のフローチャートである。走行支援装置B003の物標情報出力部B007のフローチャートである。出力処理物標選択部105のデータ格納例である。危険度算出部B005の格納領域例である。本発明の実施例2における、自車の進行路に基づく危険度スコア値を説明するための図である。本発明の実施例3の走行支援装置B003を含む走行支援システムの構成図である。本発明の実施例4の走行支援装置B003を含む走行支援システムの構成図である。本発明の実施例5における、危険度算出部B005の格納領域の共通化例である。

以下、本発明を実施するための形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、発明を実施するための形態を説明するための全図において、同一の機能を有する部分には同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。

〈実施例1〉
図1は、本発明の実施例1の走行支援装置B003を含む走行支援システムの構成図である。走行支援システムは、自動車等の車両(以下、自車または自車両とも称する)に搭載され、自車周辺の物標をセンサで認識し、それに従って制御量を演算し、自車走行の制御(走行支援)を行う。

[構成説明]
本実施例の走行支援システムは、外界認識センサ群B001、自車挙動認識センサB002、走行支援装置B003、アクチュエータ群B010で構成される。また、走行支援装置B003は、入力処理部B004、危険度算出部B005、物標情報処理部B006、物標情報出力部B007、制御対象物標決定部B008、車両制御部B009から構成される。

[走行支援システムの入出力の接続関係]
外界認識センサ群B001は、認識情報D001を走行支援装置B003に出力する。

自車挙動認識センサB002は、認識情報D002を走行支援装置B003に出力する。

走行支援装置B003は、D001及びD002を入力とし、処理結果D012をアクチュエータ群B010に出力する。

アクチュエータ群B010は、D012を入力とし、車両挙動及び警報、表示をコントロールする。

入力処理部B004は、D001及びD002を入力とし、処理結果D003を危険度算出部B005に出力する。また、処理結果D005を物標情報処理部B006に出力する。また、処理結果D008を制御対象物標決定部B008に出力する。また、処理結果D009を車両制御部B009に出力する。

危険度算出部B005は、D003及びD004bを入力とし、処理結果D006を物標情報出力部B007に出力する。また、処理結果D004aを物標情報処理部B006に出力する。

物標情報処理部B006は、D005及びD004aを入力とし、処理結果D004bを危険度算出部B005に出力する。また、処理結果D007を物標情報出力部B007に出力する。

物標情報出力部B007は、D006及びD007を入力とし、処理結果D010を制御対象物標決定部B008に出力する。

制御対象物標決定部B008は、D008及びD010を入力とし、処理結果D011を車両制御部B009に出力する。

車両制御部B009は、D009及びD011を入力とし、処理結果D012をアクチュエータ群B010に出力する。

[走行支援装置B003の入出力データの説明]
外界認識センサ群B001からの認識情報D001は、自車両の外(周辺)にある物標や道路区画線、標識などを検知した情報を含む。物標とは、車両や歩行者などの自車両の外(周辺)にある障害物を表す。また、物標とは外界認識センサで追跡された物標を想定する。追跡とは、外界認識センサにおいて常に同じ物標情報を検出し続けることを意味する。なお、物標情報には、物標の識別IDや位置、速度、向き、車両や歩行者といった種別情報等を含む。識別IDとは異なる物標情報であることを切り分けるためのIDを指す。道路区画線は車線間の境界を表す。道路区画線は、白線や黄線、ボッツドット等からなる。道路区画線は、線の位置、色、線種等を含む。線の位置は、複数の点列として表現されることもあれば、二次式で表現されることもある。線種とは、点線か実線等を指す。標識は、標識の識別IDや設置位置、標識の意味等を含む。標識の意味には、速度標識であれば10km/h制限や20km/h制限、他にも進入禁止等がある。外界認識センサ群B001には、レーダ、カメラ、ソナー、LiDAR(Light Detection and Ranging)などの外界認識センサが含まれる。車両には実現したい走行支援アプリケーションに応じて、複数の外界認識センサが組み合わせて搭載される。また、外界認識センサ群B001として、V2X(Vehicle-to-Everything)やC2C(Car-to-Car)、C2I(Car-to-Infrastructure)を含めてもよく、外界認識センサの構成には、特に制限はない。

自車挙動認識センサB002は、車両に搭載されるジャイロセンサ、車輪速度センサ、舵角センサ、加速度センサ等を含む。自車挙動認識センサB002からの認識情報D002には、それぞれ自車の挙動を表すヨーレート、車体速度、車輪速度、操舵角、加速度等を含む。

走行支援装置B003が出力する処理結果D012には、ブレーキのマスターシリンダ内のブレーキ液にかかる圧力を制御するブレーキ液圧指令値、エンジン駆動トルク指令値、操舵トルク指令値、ブレーキランプ点灯要求、警報要求、警報表示等の制御量を含む。

これらD001及びD002、D012は、走行支援装置B003の入出力を指し、車載システムで一般的に使用されているネットワークであるCAN(Controller Area Network)や、Ethernet(登録商標)、無線通信などを介して受け渡しされる。

[走行支援装置B003内のデータ説明]
入力処理部B004からの処理結果D003、処理結果D005は、認識情報D001を加工した物標情報を含む。物標情報の加工とは、後述するが単位変換や座標系の変換等を指す。物標情報の内容は、認識情報D001と同様である。また、認識情報D002を加工した車両情報を含む。車両情報の内容は、認識情報D002と同様である。他にもヨーレートが検出できないのであれば、操舵角から推定し、ヨーレートを算出してもよい。処理結果D008、処理結果D009も認識情報D002を加工した車体速度やヨーレート等の車両情報を含む。

危険度算出部B005からの処理結果D004aは、処理結果D003に基づく入力物標情報に対応する危険度スコア値と危険度種別を含む。また、処理結果D004bに基づく物標情報処理部B006で加工済みの物標情報に対応する危険度スコア値と危険度種別を含む。処理結果D006は、処理結果D004bに含まれる物標情報に対応する危険度スコア値と危険度種別を表す。なお、危険度スコア値とは、自車と物標が衝突するかを判定する上での指標となる値を指し、危険度スコア値が高い方が衝突の危険性が高く、危険度スコア値が低いほど衝突の危険性が低いことを表現するものである。また、衝突の危険性だけではなく、自車両の運転者が感覚的に危険と感じる指標としてもよい。また、危険度種別とは、危険度スコア値の算出方法を表し、算出方法(危険度スコア値の算出の条件に対応)が異なる場合には別の種別として定義する。本実施例では、各物標情報の危険度スコア値は1つだけではなく、複数の危険度種別を扱う。後述するが、危険度種別の例としては、物標の走行状態に基づき“(危険度種別A)物標の速度が速い”や“(危険度種別B)物標の位置が自車に近い”が挙げられる。これら危険度種別の内容に基づき、危険度スコア値を算出する。

物標情報処理部B006からの処理結果D004bは、処理結果D005に含まれる物標情報を加工した物標情報を表す。また、処理結果D007は、処理結果D004aに含まれる処理結果D004bに基づいた物標情報の危険度スコア値及び危険度種別に応じて優先度の高い物標情報のみに絞り込んだ物標情報を表す。

物標情報出力部B007からの処理結果D010は、処理結果D006の危険度スコア値と危険度種別、処理結果D007の加工済み物標情報に基づき、(複数の)危険度種別に紐づく(複数の)格納領域に物標情報を格納した情報を表す。図12に示す例は、危険度種別が条件1～3を指し、それに紐づく格納領域は、条件1格納領域～条件3格納領域(の3つ)である。1つのセルには1つの物標情報が割り当てられる。また、それぞれの格納領域の先頭から順に危険度スコア値が高いと定義する。図12の格納領域においては、最左のセルが先頭を表し、最右のセルが後尾を表す。危険度スコア値が高いほど走行支援アプリケーションにおける処理の優先度が高い。それぞれの格納領域の最大数は、1つの危険度種別について個別に上限を設定できるものとする。図12の例であれば、条件1格納領域については、最大数N個を格納でき、条件2格納領域については、最大数M個を格納でき、条件3格納領域については、最大数L個の物標情報を格納できることを指す。

制御対象物標決定部B008からの処理結果D011は、最終的に走行支援アプリケーションの制御対象とする物標情報となる。

[走行支援装置B003内部の流れ説明]
図2は、本発明の実施例1の走行支援装置B003のフローチャートである。走行支援装置B003では、S351～S388までの処理を周期的に繰り返す。

入力処理部B004に対応する処理は、S351～S353である。

危険度算出部B005に対応する処理は、S355、S359である。

物標情報処理部B006に対応する処理は、S358、S360である。

物標情報出力部B007に対応する処理は、S361である。

制御対象物標決定部B008に対応する処理は、S362～S366である。

車両制御部B009に対応する処理は、S362、S366～S369である。

走行支援装置B003は、S351で、外界認識センサ群B001からの認識情報D001に未処理の入力物標情報が存在するかを判断し、存在する場合は、S352に進み、存在しない場合は、S355に進む。ここでの入力物標情報とは、走行支援装置B003の入力となる外界認識センサ群B001からの物標情報を指す。

S352では、入力物標情報の座標系を変換する。

S353では、時刻同期により入力物標を検知した時刻を走行支援装置B003の処理開始時刻に調整する。なお、走行支援装置B003の処理開始時刻とは、走行支援装置B003における各周期の処理開始時刻を指す。詳細は、入力処理部B004の説明にて記載する。

S351～S353までの処理を全ての入力物標情報を処理するまで繰り返す。

S355では、予め決められた危険度種別に基づき、入力物標情報の危険度種別毎の危険度スコア値を算出する。従って、危険度種別数×入力物標数の危険度スコア値が算出される。

次に、S358では、危険度種別、危険度スコア値に基づき物標情報を加工処理する。ここで、加工する対象の物標情報を危険度種別と危険度スコア値に基づき絞り込むことで、加工処理の処理負荷を軽減できる。

次に、S359では、加工された物標情報から危険度スコア値を再計算する。

S360では、加工処理で物標数が増えている場合、再計算された危険度スコア値に基づき優先度が低い物標情報を削除する。S358の加工処理が物標の追跡を含む処理であり、外界認識センサで検知しなくなった物標も一定時間保持する機能を搭載する場合、加工処理後の物標数が規定数を超える可能性がある。物標数が規定数を超える場合は、物標情報処理部B006で管理する物標数が増えるため、走行支援装置B003の次周期の物標情報処理部B006の処理負荷が増加する。そのため、処理負荷を低減するため、S360では、物標情報処理部B006で管理する物標数が規定数を超えないように制限する。

S361では、削除されずに残った物標情報を危険度種別に紐づく格納領域に配置する(図12参照)。

次に、走行支援装置B003に搭載されている少なくとも1つ以上の走行支援アプリケーションの処理に移る。ここでの走行支援アプリケーションとは、ACC(Adaptive Cruise Control、以下ACC)やAEB(Autonomous Emergency Brake、以下AEB)、LKS(Lane Keeping System、以降LKS)といったADAS(Advanced Driver Assistance System)機能を指す。また、警報や表示等も制御の対象である。なお、AD(Autonomous Driving)を対象としてもよい。

S362では、制御量が未算出の走行支援アプリケーションが存在するかを判断し、存在する場合は、S363に進む。存在しない場合は、S368に進む。

S363では、走行支援アプリケーションに必要な危険度種別に紐づく格納領域から物標情報を取得する。

S364では、S363で取得した格納領域に含まれる物標情報から未処理の物標情報が存在するかを判断し、存在する場合は、S365に進む。存在しない場合は、S366に進む。

S365では、評価対象の1つの物標情報を取得し、それに対して物標情報を評価する。評価とは、走行支援アプリケーションが制御の対象とするかの候補を選出するための処理を指す。例えば、ACCであれば、自車線内に存在する物標であり、自車に近い先行車であるほど評価値を高くする等、走行支援アプリケーションによって評価の方法が異なる。また、AEBであれば、先行車の位置や速度に基づき、停止に必要な減速度を算出し、減速度が大きいほど評価値を高くする方法が考えられる。なお、危険度種別に評価条件が全て網羅されていれば、S365の評価はパスし、危険度スコア値をそのまま評価に使ってもよい。一般的には、複数の走行支援アプリケーションで共通化できない固有の評価条件であれば、S365で評価し、複数の走行支援アプリケーションで共通化できる評価条件であれば、危険度種別に組み入れるとソフトウェアの管理効率がよい。S363、S364、S365までの処理を全ての対象物標情報を処理するまで繰り返す。

S366では、複数の物標情報に対する評価値に基づき、最終的に制御する対象物標情報を1つに絞り込み、最終制御対象を確定する。絞り込みの方法は、評価値が最も高いものを選択する。また、走行支援アプリケーションとして、衝突警報を出力する場合、警報表示が自車の前方、右側方、左側方、後方に分かれている場合は、最終的に警報を出力する対象物標は1つに絞り込まず、複数選択してもよい。

S367において確定した最終制御対象の物標情報に対して、制御量を算出する。制御量とは、ブレーキ液圧指令値、エンジン駆動トルク指令値、操舵トルク指令値、ブレーキランプ点灯要求、加速度指令値等が挙げられる。そして、次の走行支援アプリケーションの処理に移り、S362～S367を全ての走行支援アプリケーションの制御量を算出するまで繰り返す。

S368では、全ての走行支援アプリケーションの制御量を調停する。

S369では、最後に調停された制御量をそれぞれのアクチュエータに送信し、車両を制御し、S388で、その周期での処理を終了する。S351～S388の処理を毎周期実施することで、車両制御を継続する。

[走行支援装置B003内部の機能]
{入力処理部B004の機能説明}
図1の入力処理部B004は、外界認識センサ群B001の出力である認識情報D001及び自車挙動認識センサB002の出力である認識情報D002を入力とし、後段の機能で扱いやすいように認識情報D001を加工する機能である。加工の内容は、物標や道路区画線、標識などの位置情報の座標変換処理や走行支援装置B003の処理開始時刻への時刻同期処理、単位変換等である。例えば、座標変換処理では、外界認識センサの搭載位置を原点としたセンサ視点の座標系から自車の後輪車軸中心を原点とした車両座標系に変換する。また、時刻同期処理では、例えば、等速直線運動モデルに従い、外界認識センサ群B001が認識情報D001を生成した時刻と走行支援装置B003の処理開始時刻の時刻差と、認識情報D002の車体速度を乗算し、走行支援装置B003の処理開始時刻における認識情報D001の物標位置や道路の道路区画線位置を算出する。なお、処理開始時刻を処理終了時刻で代用してもよい。また、認識情報D002からの車体速度やヨーレート等も後段で扱いやすいように単位変換等を行う。以上より、処理結果D003、処理結果D005は、加工された物標の位置及び速度情報を含む物標情報そのものと、単位変換された車体速度やヨーレートを想定する。制御対象物標決定部B008及び車両制御部B009が対象とする物標情報は、処理結果D010及びD011から受け取る。制御対象物標決定部B008及び車両制御部B009が対象とする自車の挙動に関する処理結果D008、D009は、認識情報D002の車体速度やヨーレートを単位変換した車体速度やヨーレートを想定する。

{危険度算出部B005の機能説明}
図1の危険度算出部B005は、処理結果D003を入力とし、少なくとも1つ以上の危険度スコア値を算出する機能である。想定する処理結果D003には、物標の位置や速度、向き、歩行者や車両といった種別等の情報を含む。物標の位置とは、自車の進行方向を縦方向とすると、物標との相対縦距離や横方向の相対横距離を指す。危険度スコア値の算出方法によっては、自車と物標との直線距離としてもよい。また、物標の速度も同様に物標との相対縦速度、相対横速度を指す。また、物標の向きは、自車の進行方向を基準に物標が何度傾いているかを表す。危険度スコア値の算出方法によっては、速度ベクトルで表現してもよい。危険度スコア値の算出例としては、物標情報D003に含まれる物標の走行状態(位置、速度、向き)に基づく方法が考えられる。例えば、物標と自車の位置関係に基づき自車から物標までの直線距離が短いほど危険度スコア値を高くする。また、物標が自車に近づく方向に相対速度が速いほど危険度スコア値を高くする。他にも、物標の相対縦位置を相対縦速度で除算したTTC(Time To Collision、以下TTC)を用いて危険度スコア値を算出してもよい。危険度スコア値の算出は、物標の走行状態に加え、自車の走行状態にも基づく方法であってもよい。例えば、物標の位置が自車の進行路に近いかどうかにより、危険度スコア値が高くなるように算出する。これら危険度スコア値の算出方法が危険度種別となる。なお、自車の進行路等の自車の走行状態を用いた危険度スコア値の算出方法の詳細は、実施例2の説明にて記載する。

{物標情報処理部B006の機能説明}
図1の物標情報処理部B006の一実施例は、図3を用いて説明する。

図3は、本発明の実施例1の走行支援装置B003の物標情報処理部B006の機能ブロック図である。なお、図3には上述の入力処理部B004、危険度算出部B005を併せて示している。

(図3構成説明)
物標情報処理部B006は、処理結果D005に含まれる物標情報に対し、補正処理や加工処理、物標情報の追跡処理を担う機能である。追跡処理としては一般的に知られているカルマンフィルタが挙げられる。物標情報処理部B006は、予測更新部100、入力処理物標選択部101、アソシエーション部102、統合処理部103、統合更新部104、出力処理物標選択部105、統合物標情報記憶部106から構成される。物標情報処理部B006は、図3の処理を周期的に繰り返し実行し、各周期でどの時刻における情報を推定することを目的とするかが定められている。説明のため、時刻t₁における情報を推定する実行がなされた後、時間Δt後の時刻である時刻t₂における情報を推定することとする。

物標情報処理部B006は、複数のセンサが同じ物標を検知している場合に、同じ物標であることを判断し、統合する機能を有する。なお、外界認識センサ群B001は、異なる原理から成る2つ以上のセンサを搭載するとよい。これは、センサがカメラセンサであれば、物標の幅やラップ率、車や歩行者といった種別まで判別でき、センサがミリ波レーダセンサであれば、物標の反射率が算出でき、センサ固有の情報を1つの物標情報として統合すると(換言すれば、センサ固有の情報を統合して物標出力結果として出力すると)、走行支援アプリケーションの制御対象とするかどうかの判断材料が増える。なお、ラップ率とは、自車幅とオフセットしている物標の長さを自車幅で除算した値であり、物標が自車幅に対してどれくらい覆われているかを示す指標である。

(図3データ説明)
危険度算出部B005の出力である危険度情報201には、危険度種別及び危険度スコア値の情報を含む。

入力処理部B004の出力である物標情報207には、物標の識別ID、相対縦位置、相対横位置、相対縦速度、相対横速度を含む。なお、物標種別、検知時刻、各情報の信頼度、誤差共分散などの情報を持っていてもよい。

入力処理物標選択部101の出力である物標情報207Aは、危険度情報201に基づき物標情報207を絞り込んだ物標情報を持つ。

予測更新部100の出力である予測物標情報200には、現在時刻をt₂とすると時刻t₁における統合物標情報記憶部106からの物標情報206Bに基づき、時刻t₂の相対縦位置、相対横位置、相対縦速度、相対横速度を予測した複数の物標情報を含む。

アソシエーション部102の出力であるアソシエーション情報201Aは、予測物標情報200と複数の物標情報207Aとが同じ物標であるかの情報を指す。例えば、予測物標情報200内に物標Aがある場合で、物標情報207Aに物標B,C,Dが存在する場合、物標Aと物標Bは同じ物標、物標Aと物標Cは別の物標、物標Aと物標Dは同じ物標、といった情報を管理する。また、予測物標情報200に含まれる物標数分のアソシエーション情報がアソシエーション情報201Aに含まれる。

統合処理部103の出力である統合物標情報204は、統合例については後述するが、アソシエーション情報201Aに基づき、予測物標情報200に対応する複数の物標情報207Aを1つの物標情報として統合した物標情報を表す。なお、統合物標情報204に含まれる物標情報の相対縦位置、相対横位置、相対縦速度、相対横速度は、元の物標情報207Aとは必ずしも一致せず、複数センサの特徴を活かした統合値が算出される。なお、危険度情報201の内容によって統合方法を切り替えてもよい。

統合更新部104の出力である統合更新物標情報205は、現在時刻をt₂とすると、予測物標情報200と統合物標情報204のそれぞれの物標情報に基づいた時刻t₂における最終的な物標情報を表す。

危険度算出部B005の出力である危険度情報208は、統合更新物標情報205に基づき、再計算された危険度情報を指す。情報の内容は、危険度情報201と同様であり、危険度種別及び危険度スコア値の情報を含む。

出力処理物標選択部105の出力である物標情報206Aは、統合更新物標情報205の物標情報を危険度情報208に基づき絞り込んだ物標情報を持つ。

統合物標情報記憶部106の出力である物標情報206Bは、物標情報206Aを時刻t₁の物標情報とすると、物標情報206Bは時刻t₂の物標情報を表す。

(図3流れ説明)
入力処理物標選択部101は、危険度算出部B005からの危険度情報201の危険度種別及び危険度スコア値に基づき、入力処理部B004からの時刻t₂における物標情報207を絞り込んだ物標情報207Aを出力する機能である。絞り込みの方法については、図4のフローチャートを使い後述する。なお、絞り込む物標情報を削除するかどうかは限定しない。削除しない場合は、物標情報207に処理対象フラグを追加し、処理対象フラグにONをセットし、以降の処理の対象としないようにする。また、処理対象フラグがOFFである物標情報は、図1の制御対象物標決定部B008にそのまま渡して制御対象物標を決定するために活用してもよい。

予測更新部100は、統合物標情報記憶部106からの時刻t₁における統合物標情報206Bを入力とし、時刻t₂における予測物標情報200を出力する機能である。予測の方法については、図7のフローチャートを使い後述する。

アソシエーション部102は、物標情報207A、時刻t₂における予測物標情報200を入力とし、時刻t₂において、各予測物標情報がどの物標情報207Aと対応付くかを表すアソシエーション情報201Aを出力する機能である。アソシエーションの方法については、図5のフローチャートを使い後述する。なお、物標情報207Aの元となる情報である物標情報207は、図1の入力処理部B004において時刻t₂に時刻同期しており、時刻t₂における予測物標情報200と同じ時刻帯とする。ここで同じ時刻帯に同期していれば、物標情報207Aと予測物標情報200が同じ物標であれば、各物標の位置が近くなり、同じ物標情報であると判定できる。しかし、物標情報207Aの時刻と予測物標情報200の時刻が不一致の場合は、同じ物標であっても各物標の位置が遠くなる可能性があり、正しいアソシエーションができない。従って、図1の入力処理部B004において時刻t₂に時刻同期する処理が必要となる。

統合処理部103は、時刻t₂におけるアソシエーション情報201A、物標情報207Aを入力とし、時刻t₂における各予測物標情報について、対応付いている物標情報の相対縦位置、相対横位置及び相対縦速度、相対横速度から統合値を算出し、統合物標情報204として出力する機能である。統合方法の例としては、相対縦位置については対応付いている各物標情報の相対縦位置の平均や重みづけ平均等、用途に応じて変更してもよい。相対横位置についても同様である。また、相対縦速度についても対応付いている各物標情報の相対速度の平均や重みづけ平均等、用途に応じて変更してもよい。相対横速度についても同様である。また、各物標情報にセンサ固有の情報がある場合は、そのまま情報を引き継ぐ。例としては、カメラセンサの場合は、物体の種別が判定できるため、カメラで検知した物標情報とレーダで検知した物標情報を統合する場合は、物体の種別はカメラの情報を用いる等が挙げられる。統合の方法については、図6のフローチャートを使い後述する。

統合更新部104は、統合物標情報204と、時刻t₂における予測物標情報200を入力とし、時刻t₂において各物標の状態を推定し、統合更新物標情報205として出力する機能である。更新の方法については、図8のフローチャートを使い後述する。

危険度算出部B005は、統合更新部104からの統合更新物標情報205を入力とし、更新された相対縦位置、相対横位置や相対縦速度、相対横速度等に基づき、再度、危険度情報208を算出する。ここでは、危険度情報208に含まれる危険度スコア値を更新し、危険度種別は、危険度情報201の危険度種別を流用する。

出力処理物標選択部105は、統合更新部104からの統合更新物標情報205と、危険度算出部B005からの危険度情報208に基づき、出力する物標情報を絞り込み、物標情報206Aとして出力する機能である。また、物標情報出力部B007で使用する情報として、図11で後述するインデックステーブルを出力する。絞り込みの方法については、図9のフローチャートを使い後述する。

統合物標情報記憶部106は、出力処理物標選択部105からの物標情報206Aを記憶し、統合物標情報206Bとして予測更新部100へ出力する。

(図4～図9各部フローチャート説明)
(図4:入力処理物標選択部101の流れ説明)
図4は、本発明の実施例1の物標情報処理部B006の入力処理物標選択部101のフローチャートである。本フローチャートは、危険度算出部B005の出力である危険度情報201に含まれる全ての危険度種別に対する繰り返し処理からなる。

S401では、物標情報207の全ての物標情報の処理対象フラグにOFFをセットする。

S402では、危険度情報201に含まれる全ての危険度種別から未処理の危険度種別を1つ抽出する。危険度情報201には、図11に示す物標情報の各配列インデックスに対応する危険度スコア値、及び危険度種別A,B,Cを含む。

S403では、未処理の危険度種別が存在するかを判定し、存在する場合は、S407に進み、存在しない場合は、S438に進み処理を終了する。なお、未処理とは、S407の各危険度種別に対応するスコアソーティングテーブルが未生成であることを指す。

S407では、抽出した危険度種別における危険度スコア値が高い順に物標情報をソーティングし、図11に示す例のようにスコアソーティングテーブルを生成する。

次にS410で、スコアソーティングテーブルから危険度スコア値が高い順に規定数の物標情報の処理対象フラグにONをセットする。ここでの規定数は、危険度種別毎に値を変えてもよい。また、処理対象フラグとは、物標情報にそれぞれ付与される情報であり、入力処理物標選択部101以降の処理で物標情報を処理対象とするかを表すフラグである。ONがセットされている場合は、対象の物標情報は、アソシエーション部102、統合処理部103で処理の対象とする。OFFがセットされている場合は、対象の物標情報は、アソシエーション部102、統合処理部103で処理の対象としない。以上のS402～S410を全ての危険度種別分、繰り返す。

(図5:アソシエーション部102の流れ説明)
図5は、本発明の実施例1の物標情報処理部B006のアソシエーション部102のフローチャートである。

S502では、予測物標情報200から未処理の予測物標情報を抽出する。

S504では、未処理の予測物標情報が存在するかを判定し、存在した場合は、S508に進み、存在しない場合は、S538に進み処理を終了する。

S508では、抽出した予測物標情報200と物標情報207Aが同じ物標情報であるかを判定するため、時刻t₂においてアソシエーション対象候補となる物標情報207Aから全ての物標情報を抽出する。

S510では、アソシエーション対象候補の物標情報207Aで未処理の物標情報が存在するかを判定し、存在する場合、S511に進み、存在しない場合、S502に戻る。

S511では、物標情報に付与された処理対象フラグがONであるかを判定し、ONの場合は、S512に進み、OFFの場合は、S508に戻る。

S512では、未処理の物標情報に対して、アソシエーション判定を行い、S508に戻る。アソシエーション判定では、予測物標情報200に含まれる1つの物標情報と物標情報207Aの抽出した物標の位置や速度等の値が近いかを判定し、アソシエーションするかを判定する。物標の位置の値が近いかどうかは、自車と物標との直線距離が閾値以内であるかを判定する。他にも相対縦位置、相対横位置の誤差共分散情報が得られるのであれば、マハラノビス距離を算出し、閾値以内であるかを判定してもよい。マハラノビス距離を用いる場合の閾値は、各物標の位置の真値に対する誤差が正規分布に従うと仮定した場合、互いの物標の位置が約99.7%の確率で各々の誤差範囲内に含まれるかで決めてもよい。速度であれば、速度ベクトルの大きさが閾値以内である、かつベクトルの向きが閾値以内であるかを判定する。他にも位置と同様に速度の誤差共分散情報が得られるのであれば、マハラノビス距離を算出し、相対縦位置、相対横位置と同じ閾値で判定してもよい。

(図6:統合処理部103の流れ説明)
図6は、本発明の実施例1の物標情報処理部B006の統合処理部103のフローチャートである。

S603では、アソシエーション情報201Aから未処理の予測物標情報200を抽出し、S606に進む。

S606では、未処理の予測物標情報が存在するかを判定し、存在する場合は、S609に進み、存在しない場合は、S624に進み処理を終了する。

S609では、抽出した予測物標情報200に関連づいた複数の物標情報207Aを抽出する。

S618では、抽出した複数の物標情報207A同士を統合処理する。そして、S603に戻る。物標情報207Aに含まれるどの予測物標情報200とも紐づかない物標情報については、物標情報207Aに含まれる物標情報同士で図5の通りアソシエーションの判断を実施し、図6で同様の方法で統合する。なお、統合方法については、統合処理部103で前述した通りである。

(図7:予測更新部100の流れ説明)
図7は、本発明の実施例1の物標情報処理部B006の予測更新部100のフローチャートである。

S653では、未処理の統合物標情報206Bを抽出し、S656に進む。

S656では、未処理の物標情報が存在するかを判定し、存在する場合は、S659に進み、存在しない場合は、S662に進み処理を終了する。

S659では、時刻t₂での物標の状態を予測し、S653に戻る。ここでの物標の状態の予測は、物標の速度情報や自車のヨーレート等に基づき、等速直線運動または等速円運動等で物標の時刻t₂での相対縦位置、相対横位置を推定する。

(図8:統合更新部104の流れ説明)
図8は、本発明の実施例1の物標情報処理部B006の統合更新部104のフローチャートである。

S703では、予測物標情報200から未処理の予測物標情報を1つ抽出し、S706に進む。

S706では、未処理の予測物標情報が存在するかを判定し、存在する場合、S712に進み、存在しない場合、S718に進み処理を終了する。

S712では、アソシエーション部102で求めた予測物標情報のアソシエーション対象である予測物標情報に紐づく統合物標情報204を取得し、S714に進む。

S714では、統合物標情報204が存在するかを判定し、存在する場合は、S715に進み、存在しない場合は、S703に戻る。

S715では、予測物標情報と統合物標情報204から統合更新物標情報205を生成し、S703に戻る。S715の統合更新物標情報205とは、予測物標情報200と統合物標情報204から最終的な物標の位置、速度を算出したものを指す。統合更新物標情報205の位置は、予測物標情報200の誤差共分散及び統合物標情報204の位置の平均や重みづけ平均等で算出する。また、速度も同様に算出する。ここでの重みは、予測した予測物標情報200における位置、速度を強く採用するか、統合物標情報204における位置、速度を強く採用するかに関係し、走行支援のシーンによって重みを切り替えてもよい。例えば、外界認識センサの検知領域の境界付近に位置する物標であれば、センサの誤差が大きく出やすいため、予測物標情報200における位置、速度を強く採用するように重みを設定することが考えられる。

(危険度算出部B005の危険度情報208算出説明)
図3の統合更新部104の出力である統合更新物標情報205を危険度算出部B005で処理し、危険度情報208を算出する。

危険度情報208の算出結果の一例を図11に示す。

図11では、9つの要素を持つ物標配列となっており、それぞれ配列インデックス1～9を持つ。これは、物標配列から各配列インデックスを指定し、物標情報を取得できる構造であることを表す。この配列に対し、危険度情報208に含まれる危険度種別情報及び危険度スコア値が紐づく。図示例では、危険度種別がAとBとCの3種類存在し、危険度種別Aを例にすると、配列インデックス1に格納された物標情報から危険度種別Aの観点で算出した危険度スコア値5が設定されている。他にも配列インデックス2～9に格納された物標情報から算出した危険度スコア値4,10,1,3,6,8,9,2がそれぞれ設定されている。危険度スコア値は値が大きいほど危険度が高いことを表している。なお、危険度種別の個数は、走行支援装置B003に搭載する走行支援アプリケーションに応じて変えてもよい。

(図9:出力処理物標選択部105の流れ説明)
図9は、本発明の実施例1の物標情報処理部B006の出力処理物標選択部105のフローチャートである。

S754では、危険度算出部B005の出力である危険度情報208の全ての物標情報の採用対象フラグにOFFをセットする。

S755では、複数の危険度種別から未処理の危険度種別を抽出する。

S756では、未処理の危険度種別が存在するかを判定し、存在する場合は、S760に進み、存在しない場合は、S763に進む。

S760では、対象の危険度種別における危険度スコア値が高い順に物標情報をソーティングし、スコアソーティングテーブルを作成する(図11に基づき後で説明)。

S761では、スコアソーティングテーブルから危険度スコア値が高い順に規定数の物標情報の採用対象フラグにONをセットする。採用対象フラグは、各物標情報に付与される情報を表しており、1つの物標情報には、危険度種別数分の採用対象フラグを持つ。

S762では、危険度スコア値が高い順に規定数の物標情報に対応するインデックステーブルを作成し(図11に基づき後で説明)、S755に戻る。

S763では、全ての危険度種別に対応する採用対象フラグが全てOFFの統合更新物標情報205は削除する。走行支援装置B003に搭載する走行支援アプリケーション次第では、S763では統合更新物標情報205を削除せずに、図1の制御対象物標決定部B008に出力してもよい。例えば、制御対象物標決定部B008において物標情報から自車との衝突位置を二次元マップ上に配置し、その二次元マップに基づいて走行制御における走行軌道を計画したい場合は、外界認識センサ群B001からの認識情報D001に含まれる物標情報を危険度算出部B005の危険度情報D004a、D006に基づいて絞り込むことなく、そのまま二次元マップを求めるとよい。軌道計画とは、自車が周囲の物標に衝突することなく、自動で走行するための推奨走行軌跡を表す。危険度算出部B005の危険度情報D004a、D006に基づいて物標情報を絞り込んでしまうと、あるはずの衝突位置が二次元マップ上に表現できず、軌道計画を誤ってしまう恐れがある。S763の後、S788に進み処理を終了する。

図11に出力処理物標選択部105で出力する情報の例を示す。

図9のフローチャートのS760で生成するスコアソーティングテーブルとは、危険度種別の数と同数用意され、配列インデックスに対し、危険度スコア値が高い順に配列の先頭(図11では左)からソーティングされる。ソーティング時には、物標情報の配列インデックスをスコアソーティングテーブルの物標インデックスとして記憶するようにテーブルを作成する。そして、これらスコアソーティングテーブルから危険度種別A,B,C毎に予め決められた規定数M,N,Lにより、危険度スコア値が高い上位M,N,L個の物標インデックスを記憶するインデックステーブルを作成する。このように、図9のフローチャートのS762で生成するインデックステーブルとは、危険度種別毎に、物標情報(統合更新物標情報205の物標情報)を危険度スコア値に基づき(詳しくは、危険度スコア値が高い上位規定数個(危険度種別毎に予め設定可)に)絞り込んだ物標情報を持つテーブルである。

{物標情報出力部B007の機能説明}
図1の物標情報出力部B007は、危険度算出部B005からの危険度情報D006と物標情報処理部B006からの物標情報D007に基づき、危険度情報D006に含まれる危険度種別に紐づく格納領域に物標情報D007を格納し、処理結果D010として出力する機能である。

(図10流れ説明)
図10は、本発明の実施例1の走行支援装置B003の物標情報出力部B007のフローチャートである。

S815では、複数の危険度種別から未処理の危険度種別を抽出する。

S816では、未処理の危険度種別が存在するかを判定し、存在する場合は、S817に進み、存在しない場合は、S844に進み、処理を終了する。

S817では、図11に示した危険度種別に対応するインデックステーブルを1つ選択する。

S818では、繰り返し変数iに0を設定する。

S819では、変数Iにiを設定する。

S820では、選択したインデックステーブルのI番目の配列インデックスが存在するかを判定し、存在する場合は、S821に進み、存在しない場合は、S815に戻る。

S821では、インデックステーブルのI番目の配列インデックスに対応する物標インデックスを取得する。

S822では、取得した物標インデックスに対応する図11に示す物標情報の配列インデックスを取得し、取得した配列インデックスに対応する物標情報を格納領域にコピーする。

S823では、繰り返し変数iに1を加算する。

そして、S819に戻り処理を繰り返す。

{制御対象物標決定部B008の機能説明}
図1の制御対象物標決定部B008は、図12あるいは後述する図16に示した格納領域に含む物標情報(つまり、複数の危険度種別に紐づく複数の格納領域内の物標情報)を入力とし、車両制御部B009で制御対象とする物標情報を決定する機能である。

格納領域が複数の危険度種別に紐づくようにするのは、走行支援アプリケーションの内容に応じて、物標情報を取得する格納領域を切り替え可能とするためである。走行支援アプリケーションの内容によっては、優先とする危険度種別が異なることが予想され、もし誤った危険度種別で制御対象物標情報を決定してしまうと、本来優先すべき物標情報に対する処理が不足し、制御に不作動が生じる恐れがある。また、危険度種別が1種類しかない場合も同様に本来優先すべき物標情報に対する処理が不足し、制御に不作動が生じる恐れがある。そこで、1つの走行支援アプリケーションは、少なくとも1つ以上の危険度種別に紐づく格納領域から物標情報を取得することを想定し、適切な危険度種別を簡単に切り替え可能な構成としている。

危険度種別が“(危険度種別A)自車の進行路に近い順”、“(危険度種別B)自車に近い順”、“(危険度種別C)相対速度が速い順”、“(危険度種別D)自車とのラップ率が大きい順”を設定した場合、例えば、ACCにおいては、追従する対象が自車の進行路上であることが必要であるため、危険度種別Aに紐づく格納領域から物標情報を取得する。また、ACC中に自車の目の前に割り込む車両が存在することを考慮した制御をする場合は、追加で危険度種別Bに紐づく格納領域から物標情報を取得する。また、AEBにおいては、正面の車両を制御の対象とする場合は、危険度種別B及び危険度種別Dに紐づく格納領域から物標情報を取得する。また、正面以外から自車に接近する物標に対して制御することを対象にする場合は、追加で危険度種別Cに紐づく格納領域から物標情報を取得する。また、交差点右左折時の歩行者に対するAEBを実現するためには、自車の進行路も考慮し、危険度種別Aに紐づく格納領域から物標情報を取得する。以上のように、実現したい走行支援アプリケーションやシナリオに応じて、対象とする危険度種別を切り替え、必要最低限の物標情報を取得する。

物標情報の取得ができれば、最終的な制御対象を決定するため、取得した物標情報に対し、走行支援アプリケーションの観点での評価値を算出する。評価値の算出条件としては、危険度種別には定義されていない走行支援アプリケーションで固有の条件を採用する。例えば、AEBであれば、取得した物標情報の相対縦位置÷相対縦速度によりTTCを算出する。次に予め設定された制御開始TTCの閾値を表すTTC_thに対し、算出したTTCがTTC_thを下回るかどうかを判断する。TTCがTTC_thを下回る物標情報を最終的な制御対象とする。同周期にTTCがTTC_thを下回る物標情報が複数存在する場合は、TTCが短い物標情報を最終的な制御対象とする。なお、横軸を相対速度、縦軸をTTCとする2次元マップを用意し、相対速度に応じて制御開始TTCの閾値を可変としてもよい。

{車両制御部B009の機能説明}
車両制御部B009は、制御対象物標決定部B008で決定した最終的な制御対象に対し、具体的な制御量を算出する。制御量には、ブレーキ液圧指令値、エンジン駆動トルク指令値、操舵トルク指令値、ブレーキランプ点灯要求、加速度指令値等を含む。例えば、AEBであれば、TTCがTTC_thを最初に下回る物標に対し、物標との相対縦位置及び相対縦速度に基づき、自車が衝突せず停止するまでに必要な減速度を以下の数式(1)のように算出する。
［数１］
減速度＝(相対縦速度^2)/(2・相対縦位置) …(1)

車両制御部B009は、AEBの他に減速度を算出する走行支援アプリケーションが走行支援装置B003にあれば、減速度を調停し、ブレーキアクチュエータに減速度を送信する。減速度の調停の例としては、複数の走行支援アプリケーションの減速度から最も大きい減速度を選択する方法が挙げられる。調停の例は、制御量によって異なるため、本実施例では、限定しない。

なお、図1に示す走行支援装置B003には、制御対象物標決定部B008及び車両制御部B009を含むが、B008、B009は別ECU(Electronic Control Unit)に配置してもよい。また、走行支援装置B003に複数マイコンが搭載される場合は、B008、B009は、B004～B007までの機能とは別マイコンに実装してもよい。

[効果の説明]
以上で説明したように、本実施例の走行支援装置B003は、車両周辺の物標に関する物標情報に基づき複数の異なる条件(危険度種別)で危険度(危険度スコア値)を算出する危険度算出部B005と、前記複数の異なる条件(危険度種別)で算出した複数の危険度(危険度スコア値)に紐づく格納領域に前記物標情報を出力する物標情報出力部B007と、前記複数の危険度に紐づく複数の格納領域内の前記物標情報に基づき制御対象とする物標情報を決定する制御対象物標決定部B008と、前記制御対象物標決定部B008からの物標情報に基づき前記車両を制御する車両制御部B009と、を備える。

また、前記危険度算出部B005の複数の異なる条件に、前記物標の走行状態(前記物標情報の位置、速度、又は向きの少なくとも一つを含む)に基づく条件を含む。

本実施例により、外界認識センサを追加した場合や、外界認識センサから得られる物標情報が増加し、走行支援装置B003の入力物標情報の数が増加した場合において、入力物標情報に基づき、危険度スコア値を算出し、危険度スコア値が高いものに処理を限定することで、走行支援装置B003における処理負荷の増加を抑える効果がある。

また、複数の危険度種別に紐づく格納領域(図12)を出力とする物標情報出力部B007により、走行支援アプリケーションは複数の危険度種別で物標情報を選択することが可能となるため、物標情報を不足なく処理でき、制御の不作動を軽減できる効果がある。

これにより、本実施例によれば、走行支援アプリケーションが必要とする物標情報を不足なく提供でき、かつ統合処理の物標数を削減できるため、統合処理の負荷低減が可能となり、ECUのコストアップを抑止する効果が得られる。

〈実施例2〉
本実施例では、実施例1と同じく、図1の走行支援システムの構成、図2のフローチャート、図3の物標情報処理部B006、図4～12を採用する。

本実施例では、危険度算出部B005で算出する危険度種別は、認識情報(物標情報)D001に加え、認識情報(自車情報)D002の自車の走行状態に基づいて決定する。例えば、図13に示すように自車F20の進行路F22に対し物標F21,F23,F24の距離が近いほど危険度スコア値を高くする。進行路F22は、認識情報D002の車体速度やヨーレートに基づき、自車F20の旋回半径を算出して推定する。物標F21,F23,F24と進行路F22との距離F25、F26は、物標の向きから延長線を伸ばし進行路F22と交わる交点を求め、物標の位置から交点までの距離とする。従って、図13の状況では、距離が短い物標F21の危険度スコア値が物標F24の危険度スコア値より高く設定される。なお、物標F23のように交点が求まらない物標については、危険度スコア値は最低値となる。危険度スコア値が最低値である物標については、図1の物標情報出力部B007の出力であるD010に含めなくてもよい。他にも進行路F22に近づく物標の速度が速いほど危険度スコア値を高く設定してもよい。

また、認識情報(物標情報)D001に加え、認識情報(自車情報)D002からの自車の操作状態に基づいて危険度種別を設定する方法が考えらえる。ここでの認識情報(自車情報)D002には、自車が右左折する際のドライバによるウィンカー操作やアクセル操作、ブレーキ操作、操舵操作を含む。例えば、自車が左にウィンカーを出している場合は、ドライバが左に移動する意図があることを表すため、自車の左側の物標情報に対し、危険度スコア値を追加加算する。また、先行車が存在する場合にアクセル操作により加速している場合は、ドライバの追い越し意図がある可能性が高く、車線変更する車線側の物標情報に対し、危険度スコア値を追加加算する。

[効果の説明]
以上で説明したように、本実施例2は、前記危険度算出部B005の複数の異なる条件に、前記車両(自車)の走行状態(進行路情報又は操作状態の少なくとも一つを含む)に基づく条件を含む。

このように、本実施例2によれば、自車の走行状態や操作状態により危険度種別を設定することにより、自車の進行路の考慮であれば、交差点におけるAEB、ウィンカー操作であれば、車線変更支援など、より多くの走行支援アプリケーションに対しても物標情報を不足なく出力することができる。また、これら危険度種別を共通化することで、走行支援アプリケーションにおける処理負荷を軽減できるとともに、物標情報処理部B006で扱う物標数を限定できるため、処理負荷を低減できる効果がある。

〈実施例3〉
本実施例では、実施例1と同じく、図1の走行支援システムの構成、図2のフローチャート、図3の物標情報処理部B006、図4～12を採用する。ただし、図14に示す通り、入力処理部B004からの出力である処理結果D014、物標情報出力部B007への入力である処理結果D014、D013、車両制御部B009からの出力である処理結果D013が追加となる。

図14は、図1に基づき改良した本発明の実施例3の走行支援システムの構成図である。

[走行支援システムの入出力の接続関係]
図14における各機能ブロックの入出力は、図1に加え、以下が異なる。

入力処理部B004は、D001及びD002を入力とし、処理結果D014を物標情報出力部B007に出力する。

物標情報出力部B007は、D006及びD007、D013、D014を入力とし、処理結果D010を制御対象物標決定部B008に出力する。

車両制御部B009は、D009及びD011を入力とし、処理結果D013を物標情報出力部B007に出力する。

[走行支援装置B003内のデータ説明]
入力処理部B004の出力である処理結果D014は、自車の走行状況を表す情報を含む。自車の走行状況とは、車体速度に基づき低速モードであるか高速モードであるかの判断結果を含む。例えば車体速度が10km/h未満であれば、低速モードとし、それ以上の速度であれば、高速モードとする。判断の閾値は、車種により切り替えるとよい。他にもギアポジションがRの場合は、後退モードとし、その判断結果に含んでもよい。他にも操舵角に基づき操舵を左にきっているか、右にきっているかの左旋回モード、右旋回モードを判断結果に含んでもよい。

車両制御部B009の出力である処理結果D013は、各走行支援アプリケーションにおける危険度種別の出力指定情報を指す。出力指定とは、物標情報出力部B007からの出力である処理結果D010に制御機能としての各走行支援アプリケーションが指定した危険度種別を含むように指定することである。例えば、ACCであれば、“(危険度種別A)自車の進行路に近い順”といった危険度種別を物標情報出力部B007に含むように指定する。AEBであれば、“(危険度種別A)自車の進行路に近い順”及び“(危険度種別B)自車に近い順”といった危険度種別を指定する。

[機能説明]
本実施例では、物標情報出力部B007がD013またはD014に基づき、図12に示した格納領域に格納する危険度種別を切り替えてD010として出力することを特徴とする。なお、D013やD014のどちらか一方を入力する構成であってもよい。

まず、D013に関しては、走行支援アプリケーションの走行時のシーンにより対象とする物標の危険度の基準が変わる点に着目し、各走行支援アプリケーションから指定のない危険度種別はD010には格納せず、指定のある危険度種別を全て含むようにD010の格納領域に物標情報を格納する。例えば、走行支援アプリケーションからの危険度種別の指定が、“(危険度種別A)自車の進行路に近い順”及び“(危険度種別B)自車に近い順”の2つであれば、“(危険度種別A)自車の進行路に近い順”及び“(危険度種別B)自車に近い順”の危険度スコア値が高い物標情報を格納領域に格納する。走行支援アプリケーションからの危険度の指定が“(危険度種別A)自車の進行路に近い順”及び“(危険度種別C)相対速度が速い順”の2つに変更となれば、“(危険度種別A)自車の進行路に近い順”及び“(危険度種別C)相対速度が速い順”の危険度スコア値が高い物標情報を格納領域に格納する。即ち、各走行支援アプリケーションからの指定が動的に変われば、物標情報出力部B007も動的に危険度種別を切り替え、その危険度種別に対応する物標情報を格納領域に格納する。走行時のシーンにより対象とする物標の危険度の基準が変わる例として、駐車支援アプリケーションが走行支援装置B003に搭載される場合、駐車を伴わない通常走行中は、物標情報は不要である。そのため、物標情報出力部B007は、駐車支援アプリケーションに必要な物標情報を出力する必要がないため、本実施例の切り替えにより、その他の走行支援アプリケーションを優先することができる。また、ACCであれば、高速で追従しているシーンであれば自車からより遠くに位置する物標を対象とする必要があるが、渋滞追従しているシーンでは自車から遠くに位置する物標より自車から近くに位置する物標を優先的に対象とする必要がある。そのため、物標情報の危険度の基準が変わるため、ACCがシーンを判定し、物標情報出力部B007に危険度種別を指定することで、物標情報出力部B007が出力するD010の情報を必要最低限にできる。

D014に関しては、低速モード、高速モード、後退モード、左旋回モード、右旋回モード等の自車の走行状況に応じて格納領域に格納する物標情報を切り替える。例えば、“(危険度種別B)自車に近い順”の危険度種別がある場合、後退モードであれば、“自車後方に位置する物標であること”を追加条件とし、格納領域に格納する物標情報を選択する。

[効果の説明]
以上で説明したように、本実施例3は、前記物標情報出力部B007は、前記危険度算出部B005の複数の異なる条件(危険度種別)を前記車両(自車)の走行状況、又は、前記車両(自車)の走行制御を行う制御機能からの指示に基づき切り替えできる。

このように、本実施例3によれば、処理結果D013、D014による各走行支援アプリケーションからの危険度種別の指定を切り替えることで、必要最低限の格納領域を確保しておけばよく、走行支援装置B003内のメモリ使用量の増加を抑止できる。

〈実施例4〉
本実施例では、危険度算出部B005の条件に物標情報及び道路状況に基づく条件を含むことを特徴とする。道路状況は、外界認識センサ群B001から判断する方法と、地図情報より判断する方法がある。

道路状況を外界認識センサ群B001からの認識情報D001で判断する場合は、図1の走行支援システムの構成、図2のフローチャート、図3の物標情報処理部B006、図4～12を採用する。

本実施例では、入力処理部B004では、外界認識センサ群B001からの認識情報D001に含まれる道路区画線情報を実施例1同様に座標変換及び時刻同期する。理由は、実施例1と同様である。認識情報D001に含まれる道路区画線情報から自車線の道路区画線情報を抽出し、危険度種別を道路区画線情報に基づき“(危険度種別E)物標が自車線内かつ自車に近い順”を追加で定義する。これにより、ACCでの先行車の追従に優先度の高い物標情報を物標情報処理部B006で処理できる。

道路状況を地図情報より判断する場合は、図1の走行支援システムの構成、図2のフローチャート、図3の物標情報処理部B006、図4～12に加え、図15に示す測位システムB011、地図ユニットB012、ナビゲーションB013、周辺情報処理部B014が追加となる。また、入力処理部B004からの出力である処理結果D016、周辺情報処理部B014からの出力である処理結果D017が追加となる。

図15は、図1に基づき改良した本発明の実施例4の走行支援システムの構成図である。

[走行支援システムの入出力の接続関係]
図15における各機能ブロックの入出力は、図1と以下が異なる。図1と同じ入出力については割愛する。

測位システムB011は、測位結果D013を地図ユニットB012に出力する。また、測位結果D018を入力処理部B004に出力する。

地図ユニットB012は、測位結果D013及びナビ情報D015を入力とし、地図情報D014を入力処理部B004に出力する。

ナビゲーションB013は、ナビ情報D015を地図ユニットB012に出力する。

入力処理部B004は、D001及びD002、D014、D018を入力とし、処理結果D016を周辺情報処理部B014に出力する。

周辺情報処理部B014は、D016を入力とし、処理結果D017を危険度算出部B005に出力する。

危険度算出部B005は、D003及びD004b、D017を入力とし、処理結果D006を物標情報出力部B007に出力する。また、処理結果D004aを物標情報処理部B006に出力する。

[走行支援装置B003の入出力データの説明]
測位システムB011の出力である測位結果D013は、自車の地球上での位置を推定した結果を含む。一般的に位置は、緯度、経度で表される。測位結果D018も同様である。また、測位システムB011として用いられるものの一例として、GPS(Global Positioning System)が挙げられる。

地図ユニットB012の出力である地図情報D014は、自車周辺の地図情報を含む。測位結果D013に含まれる自車の位置情報に基づき自車周辺の数km範囲内の地図情報を出力する。地図情報には、車線数、分岐・合流の位置、走行できない道路外の領域、速度標識の内容及び位置等が含まれる。速度標識の内容とは、10km/h制限や進入禁止等の運転者への指示の内容を指す。ここでの位置は、自車からの相対位置を想定する。即ち、地図ユニットB012では、測位結果D013の自車位置の緯度、経度を自車基準の相対位置に変換する。変換はヒュベニの式に基づく。また、ナビゲーションB013からのナビ情報D015に基づき、地図情報と対応させた経路情報を生成する。ここでの経路情報とは、車線単位での自車が走行すべき経路を指す。本実施例での経路情報は、走行すべき車線の中心点列を想定する。なお、車線単位の経路が得られない場合は、予め走行した位置を経路情報として用いてもよい。

ナビゲーションB013の出力であるナビ情報D015は、予めドライバによって設定された目的地までの経路情報を含む。ナビゲーションB013として用いられるものの一例として、車載用のナビゲーション装置が挙げられる。また、ナビゲーション装置の代わりとしてスマートフォン等の車内持ち込み用のナビゲーション装置でもよい。

[走行支援装置B003内のデータ説明]
入力処理部B004の出力である処理結果D016は、測位システムB011からの測位結果D013及び、地図ユニットB012から取得した自車周辺の地図情報、外界認識センサ群B001で検知した道路区画線情報や速度標識情報を含む。

周辺情報処理部B014の出力である処理結果D017は、外界認識センサ群B001によって地図情報D014を補正した補正後地図情報となる。また、外界認識センサ群B001からの道路区画線情報や速度標識情報をそのまま含んでいてもよい。

[機能説明]
周辺情報処理部B014では、認識情報D001と地図情報D014のマッチングを取り、自己位置を補正する。自己位置補正の方法としては、例えば、認識情報D001に含まれる速度標識の相対位置と、地図情報D014に含まれる速度標識の相対位置を比較し、差分が一定範囲内であれば、それぞれの情報の制限速度値が一致するかを判定する。一致していれば、認識情報D001と地図情報D014に含まれる速度標識が同じ速度標識であると判断し、認識情報D001と地図情報D014に含まれる速度標識の相対位置のズレを算出する。他にも地図情報D014に含まれる車線数と認識情報D001に含まれる道路区画線から推定した車線数を比較し、車線数が変化した位置に基づいて相対位置のズレを算出してもよい。算出された相対位置のズレに基づき地図情報D014に含まれる全ての位置情報をオフセット補正する。

実施例2に記載の自車の進行路情報を処理結果D017に含まれる経路情報から判断してもよい。経路情報は、自車が走行すべき車線中心点列を表しており、上記オフセット補正により、車線中心点列の位置が補正され、位置精度が数十cm範囲内であることが望ましい。本実施例では、図13における進行路F22を経路情報の車線中心点に置き換える。実施例2における進行路情報は、操舵をきって初めて推定できるため、“(危険度種別A)自車の進行路に近い順”の危険度種別で危険度スコア値が正しく算出できるまでに時間差がある。一方で、処理結果D017の経路情報は予め設定された目的地に基づくため、操舵をきる前に自車の進行路を推測できる。そのため、より早い段階で“(危険度種別A)自車の進行路に近い順”の危険度種別で危険度スコア値が算出できる。他にも危険度種別として処理結果D017の走行できない道路外の領域に基づき、“(危険度種別F)走行できる道路内に存在する自車に近い順”を設定することで、自車が走行できない領域に存在する物標に対して危険度スコア値を低く設定でき、物標情報処理部B006で扱う物標数の増加を抑止できる。

[効果の説明]
以上で説明したように、本実施例4は、前記危険度算出部B005の複数の異なる条件に、前記物標及び道路状況(外界認識センサの認識情報又は地図情報の少なくとも一つに基づく)に基づく条件を含む。

このように、本実施例4によれば、自車が走行する道路状況により危険度種別を設定することにより、より細かい条件で危険度スコア値が算出でき、より多くの走行支援アプリケーションに対しても物標情報を不足なく出力することができ、かつ物標情報処理部B006の処理負荷を低減できる。

なお、車車間通信や路車間通信等によって、本実施例で利用する物標情報、道路状況、自車情報等を取得してもよい。

〈実施例5〉
本実施例では、実施例1と同じく、図1の走行支援システムの構成、図2のフローチャート、図3の物標情報処理部B006、図4～12を採用する。但し、本実施例に記載する内容は、物標情報出力部B007における格納領域の確保の方法が実施例1と異なる。

図16は、左図の格納領域が変更前、右図の格納領域が変更後を表す。本実施例では、物標情報出力部B007が、図16の左図の格納領域から右図の格納領域に変換する処理が追加となる。

左図の格納領域は危険度種別として、上から“(危険度種別A)進行路に近い順”、“(危険度種別B)自車に近い順”、“(危険度種別C)相対速度が速い順”に格納領域が並ぶ。格納領域は、図12の記載と同様に先頭(左)から順に優先度が高い。格納領域の最大数は“(危険度種別A)進行路に近い順”、“(危険度種別B)自車に近い順”、“(危険度種別C)相対速度が速い順”の順にN,M,Lとなっており、それぞれ最大数は異なっていてもよい。危険度種別が“(危険度種別A)進行路に近い順”においては、優先度が高い物標情報がA,B,Cという順序で並んでいる。危険度種別が“(危険度種別C)相対速度が速い順”においては、優先度が高い物標情報がA,Gという順序で並んでいる。このように、危険度種別によっては、危険度種別が異なっていても同じ物標情報が重複して格納される場合がある。

図16の例では、複数の格納領域に物標Aが重複している。この場合、物標情報を参照する側で同じ物標情報を排除する処理が必要となるため、参照側における使い勝手が悪い。そのため、使い勝手を損なわないため、図16の右図のように格納領域に“共通領域”を設けるとよい。共通領域には、図16の例のように物標Aが全ての格納領域で重複しているため、図16の右図の共通領域の格納領域にまとめて格納する方式である。共通領域に格納される物標は、各物標情報に危険度種別を付与して出力することで、どの危険度種別に該当したかを参照側で判断できる。例えば、物標毎に危険度種別を3つ持つようにし、共通領域に格納されている物標情報がどの危険度種別であったかを判断できるようにする。また、共通領域に格納することで、もともとの各危険度種別の物標情報の優先度が判別できなくなる。そのため、各危険度種別における物標情報の優先度の順序が判断できるように、どの危険度種別において、優先度が何番であるかの付加情報も物標情報に付与するとよい。

本実施例の物標情報出力部B007の追加処理としては、図11に示すように異なる危険度種別のインデックステーブルの中に同じ物標インデックスがあるかどうかを判別し、同じ物標インデックスであれば、図16に示すような共通領域に物標情報を移すことで対応できる。

[効果の説明]
以上で説明したように、本実施例5は、前記物標情報出力部B007は、前記物標情報出力部B007の前記複数の格納領域に重複する物標情報がある場合は、前記重複する物標情報を共通の格納領域(共通領域)に出力する。

また、前記共通の格納領域に出力する物標情報毎に、所定数の条件情報、又は各条件における物標情報の優先度情報の少なくとも一つを付与する。

このように、本実施例5によれば、物標情報出力部B007から出力される格納領域に同じ物標情報が重複して格納される場合がないため、参照側の参照条件が単純化され、修正時の工数が削減できる効果がある。

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ(Solid State Drive)等の記憶装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。

また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

B001：外界認識センサ群
B002：自車挙動認識センサ
B003：走行支援装置
B004：入力処理部
B005：危険度算出部
B006：物標情報処理部
B007：物標情報出力部
B008：制御対象物標決定部
B009：車両制御部
B010：アクチュエータ群
B011：測位システム
B012：地図ユニット
B013：ナビゲーション
B014：周辺情報処理部
100：予測更新部
101：入力処理物標選択部
102：アソシエーション部
103：統合処理部
104：統合更新部
105：出力処理物標選択部
106：統合物標情報記憶部

Claims

車両周辺の物標に関する物標情報に基づき複数の異なる条件で危険度を算出する危険度算出部と、
前記複数の異なる条件で算出した複数の危険度に紐づく格納領域に前記物標情報を出力する物標情報出力部と、
前記複数の危険度に紐づく複数の格納領域内の前記物標情報に基づき制御対象とする物標情報を決定する制御対象物標決定部と、
前記制御対象物標決定部からの物標情報に基づき前記車両を制御する車両制御部と、を備える走行支援装置。
前記物標情報出力部で出力する前記物標情報は、条件毎に、前記物標情報を前記危険度が高い上位規定数個に絞り込んだ物標情報から構成されることを特徴とする請求項１に記載の走行支援装置。
前記物標情報出力部で出力する前記物標情報の前記規定数は、条件毎に予め設定可能であることを特徴とする請求項２に記載の走行支援装置。
前記物標情報出力部で出力する前記物標情報は、同じ物標を複数のセンサで検知し、前記複数のセンサで検知した物標を統合する物標出力結果を含むことを特徴とする請求項１に記載の走行支援装置。
前記複数のセンサには原理の異なるセンサを含むことを特徴とする請求項４に記載の走行支援装置。
前記危険度算出部の複数の異なる条件に、前記物標の走行状態に基づく条件を含むことを特徴とする請求項１に記載の走行支援装置。
前記物標の走行状態に、前記物標情報の位置、速度、又は向きの少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項６に記載の走行支援装置。
前記危険度算出部の複数の異なる条件に、前記車両の走行状態に基づく条件を含むことを特徴とする請求項６に記載の走行支援装置。
前記車両の走行状態に、前記車両の進行路情報又は操作状態の少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項８に記載の走行支援装置。
前記物標情報出力部は、前記危険度算出部の複数の異なる条件を前記車両の走行状況に基づき切り替えできることを特徴とする請求項１に記載の走行支援装置。
前記物標情報出力部は、前記危険度算出部の複数の異なる条件を前記車両の走行制御を行う制御機能からの指示に基づき切り替えできることを特徴とする請求項１に記載の走行支援装置。
前記危険度算出部の複数の異なる条件に、前記物標及び道路状況に基づく条件を含むことを特徴とする請求項１に記載の走行支援装置。
前記道路状況は、外界認識センサの認識情報又は地図情報の少なくとも一つに基づくことを特徴とする請求項１２に記載の走行支援装置。
前記物標情報出力部は、前記物標情報出力部の前記複数の格納領域に重複する物標情報がある場合は、前記重複する物標情報を共通の格納領域に出力することを特徴とする請求項１に記載の走行支援装置。
前記共通の格納領域に出力する物標情報毎に、所定数の条件情報、又は各条件における物標情報の優先度情報の少なくとも一つを付与することを特徴とする請求項１４に記載の走行支援装置。